基于GPU的单幅图像去雾的实现及优化.pdf

【基于GPU的单幅图像去雾的实现及优化】这篇论文主要探讨了如何利用图形处理器（GPU）来加速单幅图像的去雾处理，并通过优化技术实现实时去雾的效果。图像去雾是计算机视觉领域的一个重要问题，尤其在监控、自动驾驶、无人机摄影等领域有着广泛的应用。传统的基于暗通道先验的去雾算法虽然可以取得良好的去雾效果，但其计算复杂度高，耗时较长，无法满足实时性的需求。 论文中提到的方法首先基于GPU进行初步的并行化实现，GPU因其并行计算能力强大，特别适合处理大量数据的计算任务。在去雾算法的并行化过程中，研究者们确定了需要优化的关键部分。为了提高数据读取速度，他们将数据存储到高速内存中，这样可以大幅减少数据访问延迟，提高计算效率。此外，他们还设计了一种新的算法实现方式，目的是减少算法本身的计算量，进一步提升处理速度。 优化的结果是显著的，经过改进后的加速算法在处理768x1024像素的图像时仅需21毫秒，这已经满足了实时去雾的要求。这样的速度对于实时应用来说至关重要，比如在视频流处理中，能够实时去除雾气，保持图像清晰，有助于提高系统的整体性能和用户体验。 该研究得到了多项国家自然科学基金、中国地质调查局以及四川省科技厅的资助，体现了这一领域的研究受到了国家和地方的重视。研究团队由不同背景的研究人员组成，包括应用数学、高性能计算、数学地质等方向的专家，他们的合作为解决这一问题提供了跨学科的视角和技术支持。 关键词“图像去雾”、“图形处理器”、“并行优化”和“实时去雾”概括了论文的核心内容。图像去雾技术旨在恢复被雾气遮蔽的图像细节，GPU的并行处理能力可以极大地加快这一过程，而并行优化则针对算法效率进行改进，以实现实时性。这些技术的结合，为图像处理和计算机视觉领域的实时应用开辟了新的可能性，对于提升相关系统性能和用户体验具有重要意义。